基于K均值聚類算法的大客戶用電行為分析

崔立卿，賀偉軍，田 晶，虞 偉，張 葉

（國網浙江省電力公司岱山縣供電公司，浙江 岱山 316200）

0 引言

在新的電力體制改革背景下，要求按照“放開兩頭、管住中間”的原則，穩步推進售電側改革試點，逐步放開售電市場。為適應改革需求，對電力企業而言，有必要準確了解和掌握大客戶群體用電行為習慣，幫助電力企業提前規劃線路、安排客戶組合、制定可開放容量等工作。

在大客戶用電行為分析領域，傳統的分析方法一般按照區域用電特性、行業用電特性、用戶用電特性等方法來劃分客戶群，然而這種方式過于陳舊、粗獷，針對大容量專用變壓器（以下簡稱專變）用電客戶用電形式多樣、計費方式不同、用電負荷特性存在差異的情況缺少專門研究，也沒有根據信息系統反饋的大數據對客戶負荷特性進行分類分析，無法幫助電力部門精確掌握企業用電情況。

為此，考慮直接從企業產生的用電數據入手，在掌握用電負荷曲線的基礎上，通過挖掘大客戶間不同個體的用電負荷特性規律對群體進行聚類分析，將曲線形態相近或相似的歸為一類，進而將對應的企業歸為一類，建立全新的企業群組。電力部門可以針對不同的企業群組制定針對性極強的服務策略、有序用電方案等內容，有效識別對電網運行存在“貢獻”的客戶群組，同時分析潛在市場，科學制定可開放容量，優化售電側客戶結構，采取迎峰度夏錯避峰用電措施等，為電網企業提供可靠高效的供電方式，為用電客戶制定科學合理的用電方案。

1 負荷特性分析方法

1.1 二八定律

根據帕累托二八定律，20%大客戶所消耗的用電量占據整個大客戶群體用電總量的80%，他們在用電行為中表現出主導地位。現對某地區電力企業2014年5月份營銷數據（見表1）進行統計分析。

表1 2014年5月份大客戶數量與用電量的占比統計

大客戶群體共有個體865個，五月份用電量為30 657 982 kWh。從表1可以看出，其中存在指定的75個大客戶五月份用電量為24 881 515 kWh，占群體用電量的81.16%。因此根據二八原則選取這75個大客戶作為分析對象，能較好地反映出當月大客戶總體用電情況。

1.2 聚類分析

聚類分析是按照一定的要求和規律將事物進行分類的一種數學方法。以下分析對分組的劃分遵循以下四點：

（1）每個分組應該代表一類相對近似的大客戶群體。

（2）各分組之間是各自區別的。

（3）將某大客戶的負荷特性歸類于某個分組是易執行的。

（4）分組的數量不宜太多。

2 大客戶高峰用電負荷特性分析

2014年5月岱山電網專變用電負荷最高的一天為5月30日，最大負荷為6.57萬kW。其中，大客戶總體月負荷曲線如圖1所示。

圖1 2014年5月份大客戶總體月負荷曲線

由于部分大客戶存在2個或2個以上的計量點，經對比發現，系統數據中展示的75個大客戶實際對應的企業廠家數量為66個。由于以下研究對象的基本單元是企業廠家，故僅考慮實際的66個大客戶。

以該地區用電負荷最高的一天為分析日期，采集66個大客戶24 h負荷數據進行聚類分析，提煉公司大客戶高峰用電行為。由于不同用戶負荷差異較大，為避免因負荷差異導致無法將具有相同用電規律的客戶進行聚類，采用歸一法對客戶負荷數據進行處理，使客戶負荷值均分布于[0，1]之間。

2.1 負荷數據預處理

（1）數據獲取。

（2）數據歸一法。

由于不同類型的企業的最大負荷也各不相同，數據的歸一法采用如下公式：

式中：P代表每個大客戶的負荷；下標ob代表企業編號；j為0—23之間的整數，代表一個整天共24個小時節點；下標max和min分別代表該企業每日負荷的最大值和最小值。

實施過程：將不同大客戶在每個時間節點上的用電負荷帶入公式（1）計算，即1個大客戶需計算24次，66個大客戶共需計算1 584次。利用歸一法，將1 584個用電負荷原始數據經過化簡得到1 584個無量綱處理結果，使物理系統數值變成某種相對值關系，達到縮小和統一量值的目的。

2.2 聚類分析

經過上述數據預處理，得到了各個用戶的代表負荷曲線，接下來將這些曲線進行聚類。2條負荷曲線之間的距離定義如下：

運用K均值聚類原理，隨機選擇5個對象，即將K-means算法中的K值設定為5。在K均值聚類算法中，K值的選定是非常難以估計的，即事先并不知道給定的數據集應該分成多少個類別才最合適，通過對一系列自然數演算后發現，當K值等于5時，得到的分類結果兼具有代表性和差異性，得到的負荷曲線與已知的典型性負荷曲線基本一致。每個對象初始代表一個類的平均值，作為類的質心，對剩余每個對象，計算其到類質心的距離，被劃分到最近的類；然后重新計算每個類的平均值，不斷重復這個過程，直到所有的樣本都不能再分配為止。

表2中，第一次隨機抽取的五個初始聚類中心，其他對象需計算其到初始聚類中心的距離，再被劃分到其中某一個初始聚類中心。

如表3所示，經過4次迭代計算，準則函數已經收斂于0.000。說明第4次計算出的聚類中心已經滿足要求。

如表4所示，將第4次迭代的聚類中心作為最終聚類中心。

表5中，五大類最終聚類中心的案例數分別為3個、10個、36個、10個和7個。在本次聚類分析中有效案例66個，有效率為100%。

表2 第1次迭代生成的初始聚類中心

表3 準則函數收斂

表4 第4次迭代生成的最終聚類中心

表5 案例分布情況

2.3 聚類負荷曲線分析

經過上述數據處理，得到了各個用戶的代表類，根據上一節中五大類最終聚類中心繪制不同特點的聚類負荷特性曲線，列出每個大客戶所屬的特性曲線類別，并對每個代表曲線分別進行命名，可劃分為五類客戶。

（1）第一類優質大客戶。

第一類優質大客戶聚類負荷曲線見圖2，該類大客戶的高峰用電時間集中在谷時段，而高峰時段用電負荷很低，屬于優質大客戶，有利于電網負荷整體均衡分配。

從行業分布看，該類大客戶主要集中在部分船舶及浮動裝置制造業以及專用化學產品制造業。根據對用戶用電情況的調查，此段時間用電主要集中在船廠對高壓氣泵的充氣作業，具體案例分布情況見表6。

圖2 第一類優質大客戶聚類負荷曲線

表6 案例分布情況

（2）需重點關注大客戶。

需重點關注大客戶聚類負荷曲線見圖3，該類大客戶總體呈現持續高負荷用電特征，對電網運行影響較大，是開展錯避峰用電措施的重點關注大客戶，也是有序用電的重點實施客戶。

圖3 需重點關注大客戶聚類負荷曲線

從行業分布看，該類大客戶主要集中在磚瓦石材建筑材料制造業、紙制品制造業、部分船舶及浮動裝置制造業以及農、林、牧、漁服務業，具體案例分布情況見表7。

表7 案例分布情況

（3）雙峰型大客戶。

雙峰型大客戶聚類負荷曲線見圖4，該類大客戶負荷總體呈現在電網高峰時段，平時段和谷時段基本不用電，其最大負荷出現在8∶00—12∶00及 13∶00—16∶00。 因此在電網高峰時段對電網負荷產生較重負擔，可對其開展錯避峰用電措施，實施有序用電計劃。

圖4 雙峰型大客戶聚類負荷曲線

從行業分布看，岱山供電公司該類大客戶主要集中在國家權力機構、企事業行政機構、醫院、超市以及大部分船舶及浮動裝置制造業，具體案例分布情況見表8。考慮到岱山縣公安局、岱山縣第一人民醫院等部分單位屬于一級負荷，中斷供電可能對社會生活造成重大影響，因此需優先保證其正常供電。

表8 案例分布情況

（4）單峰型大客戶。

單峰型大客戶聚類負荷曲線見圖5，該類大客戶負荷在 20∶00—23∶00 用電高峰時段達到最高，而在2∶00—7∶00出現低負荷。因此其用電負荷對公司電網安全運行影響較大，可對其開展錯避峰用電措施，實施有序用電計劃。

圖5 單峰型大客戶聚類負荷曲線

從行業分布看，該類大客戶主要集中在土砂石開采業及部分船舶及浮動裝置制造業，具體案例分布情況見表9。經用戶調查后發現，部分企業（如常石集團）擁有自備發電機組，建議其建立一套自備發電方案，電網高峰負荷時啟動預案。

表9 案例分布情況

（5）第二類優質大客戶。

第二類優質大客戶聚類負荷曲線見圖6，該類大客戶的高峰用電時間集中在谷時段，而高峰時段用電負荷很低，同樣屬于優質大客戶，有利于電網負荷整體均衡分配。與第一類優質大客戶在高峰時段用電負荷呈現下降趨勢相比，第二類優質大客戶在高峰時段 8∶00—22∶00用電負荷非常低，對于整體電網負荷的均衡分配十分有利，較前者而言更優。

從行業分布看，岱山公司該類大客戶主要集中在水產品加工業以及交通器材及其他交通運輸設備制造業，具體案例分布情況見表10。

圖6 第二類優質大客戶聚類負荷曲線

表10 案例分布情況

3 結論

基于大客戶用電負荷特性曲線及分類得出以下結論及建議：

（1）根據采集數據得到的負荷特性曲線，以及所了解的大客戶用電特點，結合聚類分析的計算結果可以證明，分析結果符合大客戶群體客觀用電事實規律，因此具備實際參考價值。

（2）在五類負荷特性曲線中，雙峰型大客戶中的案例數為36個，占比為54.55%，大于其他四類案例數的總和。說明半數以上的大客戶其用電高峰期出現在 8∶00—12∶00 及 13∶00—16∶00， 應當采取有序用電措施。

（3）船舶及浮動裝置制造業（案例號為25，57，28，65，7，16，22， 27，31，37，42， 45，54，1，2，59）在前四類負荷特性分類中均有出現，說明不同的船舶制造廠家其用電形式存在較大差異，應當區別對待；另一方面可以根據第一類優質大客戶的典型用電經驗向其他船舶及浮動裝置制造廠家提出合理建議，達到消峰填谷的作用。

（4）磚瓦、石材及其他建筑材料制造業（案例號為6）在第二類負荷特性分類中出現，土砂石開采業（案例號為4）在第四類負荷特性分類中出現。當出現用電緊張時，可以優先采取必要的有序用電措施來限制這兩大類企業的用電行為，保證向居民生活和其他重要負荷持續穩定供電。